[apue] apue_db：一个可以充当"注册表"的 key-value 数据库

apue 最后两章都是通过一个完整的实例来解释一些 linux 功能，第20章就是通过一个数据库实例来解释文件锁的使用，

说实话，当时没兴趣，因为满页都是源码和解析，有点看不下去。但是再拾起来硬着头皮看的时候，发现这哪里是个小 demo，明明是个五脏俱全的 key-value 数据库嘛，

而且这个数据库，提供多进程并发读写的安全性保证（通过文件锁）、提供已删除节点循环再利用的能力、提供根据用户需求调节内部 hash 表参数的能力……

特别是它的索引与数据文件格式，采用字符串存储各种偏移量与数字，非常便于直接打开文件去做一些 “观察”，然后也能很方便地基于 SDK 构建查找、增删改数据库的工具……

这简直就是一个 linux 上的 “注册表” 工具！

先来看看这个数据库提供的 SDK 接口：

 1 #ifndef __APUE_DB_H__
 2 #define __APUE_DB_H__
 3 
 4 typedef void* DBHANDLE;
 5 
 6 // db_store flags
 7 #define DB_INSERT 1
 8 #define DB_REPLACE 2
 9 #define DB_STORE 3
10 
11 #define IDXLEN_MIN 6
12 #define IDXLEN_MAX 1024 // single index can not exceed this size
13 #define DATLEN_MIN 2
14 #define DATLEN_MAX 1024 // single data can not exceed this size
15 #define NHASH_DEF 137 // default hash table size
16 
17 DBHANDLE db_open (char const* pathname, int oflag, .../*mode*/); 
18 void db_close (DBHANDLE db); 
19 int db_store (DBHANDLE db, const char *key, const char *data, int flag); 
20 char* db_fetch (DBHANDLE db, char *key); 
21 int db_delete (DBHANDLE db, const char *key); 
22 void db_rewind (DBHANDLE db); 
23 char *db_nextrec (DBHANDLE db, char *key); 
24 void db_dump (DBHANDLE db); 
25 
26 #endif

通过 db_open/db_close 打开关闭数据库，拿到DBHANDLE后就可以基于这个做操作了：

db_store 存储一个key，flag 指定覆盖方式：
- DB_INSERT 当已经有这个key时会返回失败
- DB_REPLACE 当没有这个key时会返回失败
- DB_STORE 综合了上面两种情况，有时REPLACE，没有时INSERT
db_fetch 获取一个key对应的data
db_delete 删除一个key
db_rewind/db_nextrec 用来无序遍历数据库中的所有key
db_dump 是我自己加的一个接口，用来打印数据库内部状态，如索引哈希表、索引空闲节点列表，调试时使用

实现比较长，就不贴了，只给一个链接：apue_db.c

依据书中代码，纯手工输入，同时加入了习题中可以指定索引哈希表大小的能力

（编译时指定 HAS_HASHSIZE 宏，运行时通过环境变量 APUE_DB_HASH_SIZE 指定具体的哈希值，当然这个只在创建数据库时起作用，如果数据库已经存在，

将直接使用数据库中记录的哈希表大小值，如果没有环境变量，使用 NHASH_DEF 作为默认的哈希表尺寸，PS：尽量使用质数来保证哈希效果）

有了SDK，搞个数据库小工具就是小菜一碟了：

db.c

  1 #include "../apue.h"
  2 #include "apue_db.h"
  3 #include <fcntl.h>
  4 #include <strings.h>
  5 #include <errno.h>
  6 
  7 void Usage ()
  8 {
  9     printf ("Usage: db filename insert key data\n"); 
 10     printf ("       db filename query key\n"); 
 11     printf ("       db filename delete key\n"); 
 12     printf ("       db filename walk\n"); 
 13     printf ("       db filename dump\n"); 
 14     exit (-1); 
 15 }
 16 
 17 int main (int argc, char *argv[])
 18 {
 19     if (argc < 3) 
 20         Usage (); 
 21 
 22     char *filename = argv[1]; 
 23     char *action = argv[2]; 
 24     char *key = NULL; 
 25     char *data = NULL; 
 26     if (strcasecmp (action, "walk") == 0 
 27             || strcasecmp (action, "dump") == 0)
 28     {
 29         // no extra param
 30     }
 31     else if (strcasecmp (action, "delete") == 0 
 32             || strcasecmp (action, "query") == 0)
 33     {
 34         if (argc < 4)
 35             Usage (); 
 36 
 37         key = argv[3]; 
 38     }
 39     else if (strcasecmp (action, "insert") == 0)
 40     {
 41         if (argc < 5)
 42             Usage (); 
 43 
 44         key = argv[3]; 
 45         data = argv[4]; 
 46     }
 47     else 
 48     {
 49         Usage (); 
 50     }
 51 
 52     DBHANDLE db; 
 53     char *ptr = NULL; 
 54 #ifdef HAS_HASHSIZE
 55     int hashsize = 0; 
 56     ptr = getenv ("APUE_DB_HASH_SIZE"); 
 57     if (ptr)
 58         hashsize = atoi (ptr); 
 59 
 60     if (hashsize <= 0)
 61         hashsize = NHASH_DEF; 
 62 
 63     if ((db = db_open (filename, O_RDWR | O_CREAT /*| O_TRUNC*/, FILE_MODE, hashsize)) == NULL)
 64 #else
 65     if ((db = db_open (filename, O_RDWR | O_CREAT /*| O_TRUNC*/, FILE_MODE)) == NULL)
 66 #endif
 67         err_sys ("db_open error"); 
 68 
 69     int ret = 0; 
 70     if (strcasecmp (action, "dump") == 0)
 71     {
 72         db_dump (db); 
 73     }
 74     else if (strcasecmp (action, "walk") == 0)
 75     {
 76         //db_rewind (); 
 77         int n = 0; 
 78         char buf[IDXLEN_MAX] = { 0 }; 
 79         while ((ptr = db_nextrec(db, buf)) != NULL)
 80         {
 81             n ++; 
 82             printf ("[%5d] %s --- %s\n", n, buf, ptr); 
 83         }
 84 
 85         printf ("walk done!\n"); 
 86     }
 87     else if (strcasecmp (action, "insert") == 0)
 88     {
 89         ret = db_store (db, key, data, DB_STORE); 
 90         if (ret < 0)
 91             fprintf (stderr, "insert %s.%s failed, errno %d\n", key, data, errno); 
 92         else if (ret == 1)
 93             fprintf (stderr, "insert %s.%s cover old data\n", key, data); 
 94         else 
 95             printf ("db %s '%s' code %d\n", action, key, ret); 
 96     }
 97     else if (strcasecmp (action, "delete") == 0)
 98     {
 99         ret = db_delete (db, key); 
100         if (ret < 0)
101             fprintf (stderr, "delete %s failed, errno %d\n", key, errno); 
102         else 
103             printf ("db %s '%s' code %d\n", action, key, ret); 
104     }
105     else if (strcasecmp (action, "query") == 0)
106     {
107         ptr = db_fetch (db, key); 
108         //printf ("%s === %s\n", key, ptr); 
109         // only print data to allow assigned in shell script
110         printf ("%s\n", ptr == NULL ? "nil" : ptr); 
111     }
112     else
113         Usage (); 
114 
115     db_close (db); 
116     return ret; 
117 }

如果给定的参数不合法，会弹出 usage:

Usage: db filename insert key data
       db filename query key
       db filename delete key
       db filename walk
       db filename dump

其中：

insert 底层使用 db_store(..., DB_STORE); 来插入一条数据
query 底层使用 db_fetch 来查询一条数据
delete 底层使用 db_delete 来删除一条数据
walk 底层使用 db_nextrec 来遍历所有数据
dump 底层使用 db_dump 来查看数据库内部状态

好了，有了这个工具，我们就可以用脚本来开展测试工作了，为了验证这个数据库是“靠谱”的，我主要测试的是多进程并行写入、删除的能力。

在开始搞事情之前，我需要先准备一些测试数据，这个由一个awk脚本来完成：

gen.awk

 1 #! /bin/awk -f
 2 BEGIN {
 3     WORDNUM = 10
 4     for (i = 1; i <= WORDNUM; i++) {
 5         printf("%s %s\n", randword(randint(20)), randword(randint(150))) 
 6     }
 7 }
 8 
 9 # randint(n): return a random integer number which is >= 1 and <= n
10 function randint(n) {
11     return int(n *rand()) + 1
12 }
13 
14 # randlet(): return a random letter, which maybe upper, lower or number. 
15 function randlet() {
16     return substr("abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789", randint(62), 1)
17 }
18 
19 # randword(LEN): return a rand word with a length of LEN
20 function randword(LEN) {
21     randw=""
22     for( j = 1; j <= LEN; j++) {
23         randw=randw randlet()
24     }
25     return randw
26 }

执行这个脚本，得到测试数据文件：

$./gen.awk > demo
$ cat demo 
s0jKl kEjwE4q3nNJugFJ0cgNaSgDpP3VS45x3Wum9kRF6SgmIReFmrNBcCecjyQHQqCrB5fC61hao1BV2x6XZ6KLtA4jZTEnhcAugAMMWE95NU7FnsYar4wz279jHoV
TmD516yvmt JB2NG30NDAaL5vpzp8DQX0rLRiVxjONIm64AN6UVc7uTLIIRpEq
BOhc40pKXhCbCu8 yo1vVWxtP4uJIbRFwNo6eZnxbOnzwrRvrcX0Xi1DcKsHcsaCgoqkbr1PWoqSdcG5jbwi4sMrlGf
Pw1o1fcg6kHIm ZmDlGY0OEsAsWYzRprJJcjxOZ0h9OBP5ORTqmvxU2XgS9lRXAfCuIzFHOLVt1eE
GalRFwb YpHtiHoEVu46gDh6X55JbQMr9T9mI5PIwCllwe1sy1lUkQn2EqJAE9tZ0bTpMNj7nVenVaEpJEBHai
2X staN43MMZxs8H3wITgkcuTKWGRxLE8pYpUTc2SUETv9igtejxiiM2B6x44ch9XGZjkXSMp2Rewv2WjRBHSVfZAmTAYz32h5l5PRKsdHqMMU1l
zW4dQI 6tnikssfMBLVJs4jbTXkFylvdEcVGMB1eYpdCvnvqBxcUuMPmDgSDuFVl726MkkgzMU5nFLoQrcM4Y8aTHRnMXilQTEaMe5aYdgJ5jEVnKMwRt9mQWE8sYKVSLHjtDJ9LwsGcN2IZ2Eznmn6ElzbY7
0Jde UQQFJQpluZKXybyfzyLrdIGYNn8Rs09tXwv7uMjlYRpe7C1frEB5hGHwuEu37bSCj0v5L1cxnYLabzF4t4loXtiV97O7XXg4qMK5IR2
yNSPh9ev0rnu0yU I3XVWF8h7to0
UivjVVXnSN60cre Grro31PCJDUx83CjbThVEksrvQHZcxnLwBa3RCpUS0Yhwm4OXisdZN0Jnj

这个文件每行都是一个 "key data"，其中 key 为 1-20 长度的随机字符串，data 为 1-150 长度的随机字符串，共10条。

写入数据的测试脚本就可以这样写了：

testi.sh

 1 #! /bin/sh
 2 OLD_IFS="$IFS"
 3 IFS=" "
 4 while read line
 5 do
 6 #  echo $line
 7   array=($line)
 8   key=${array[0]}
 9   data=${array[1]}
10   echo "$key -> $data"
11   ./db yunh insert $key $data
12 done <demo
13 
14 IFS="$OLD_IFS"

执行这个脚本，结果如下：

$ ./testi.sh 
s0jKl -> kEjwE4q3nNJugFJ0cgNaSgDpP3VS45x3Wum9kRF6SgmIReFmrNBcCecjyQHQqCrB5fC61hao1BV2x6XZ6KLtA4jZTEnhcAugAMMWE95NU7FnsYar4wz279jHoV
db insert 's0jKl' code 0
TmD516yvmt -> JB2NG30NDAaL5vpzp8DQX0rLRiVxjONIm64AN6UVc7uTLIIRpEq
db insert 'TmD516yvmt' code 0
BOhc40pKXhCbCu8 -> yo1vVWxtP4uJIbRFwNo6eZnxbOnzwrRvrcX0Xi1DcKsHcsaCgoqkbr1PWoqSdcG5jbwi4sMrlGf
db insert 'BOhc40pKXhCbCu8' code 0
Pw1o1fcg6kHIm -> ZmDlGY0OEsAsWYzRprJJcjxOZ0h9OBP5ORTqmvxU2XgS9lRXAfCuIzFHOLVt1eE
db insert 'Pw1o1fcg6kHIm' code 0
GalRFwb -> YpHtiHoEVu46gDh6X55JbQMr9T9mI5PIwCllwe1sy1lUkQn2EqJAE9tZ0bTpMNj7nVenVaEpJEBHai
db insert 'GalRFwb' code 0
2X -> staN43MMZxs8H3wITgkcuTKWGRxLE8pYpUTc2SUETv9igtejxiiM2B6x44ch9XGZjkXSMp2Rewv2WjRBHSVfZAmTAYz32h5l5PRKsdHqMMU1l
db insert '2X' code 0
zW4dQI -> 6tnikssfMBLVJs4jbTXkFylvdEcVGMB1eYpdCvnvqBxcUuMPmDgSDuFVl726MkkgzMU5nFLoQrcM4Y8aTHRnMXilQTEaMe5aYdgJ5jEVnKMwRt9mQWE8sYKVSLHjtDJ9LwsGcN2IZ2Eznmn6ElzbY7
db insert 'zW4dQI' code 0
0Jde -> UQQFJQpluZKXybyfzyLrdIGYNn8Rs09tXwv7uMjlYRpe7C1frEB5hGHwuEu37bSCj0v5L1cxnYLabzF4t4loXtiV97O7XXg4qMK5IR2
db insert '0Jde' code 0
yNSPh9ev0rnu0yU -> I3XVWF8h7to0
db insert 'yNSPh9ev0rnu0yU' code 0
UivjVVXnSN60cre -> Grro31PCJDUx83CjbThVEksrvQHZcxnLwBa3RCpUS0Yhwm4OXisdZN0Jnj
db insert 'UivjVVXnSN60cre' code 0

使用工具进行 walk 的话，可以看到都插入进去了：

$ ./db yunh walk
[    1] s0jKl --- kEjwE4q3nNJugFJ0cgNaSgDpP3VS45x3Wum9kRF6SgmIReFmrNBcCecjyQHQqCrB5fC61hao1BV2x6XZ6KLtA4jZTEnhcAugAMMWE95NU7FnsYar4wz279jHoV
[    2] TmD516yvmt --- JB2NG30NDAaL5vpzp8DQX0rLRiVxjONIm64AN6UVc7uTLIIRpEq
[    3] BOhc40pKXhCbCu8 --- yo1vVWxtP4uJIbRFwNo6eZnxbOnzwrRvrcX0Xi1DcKsHcsaCgoqkbr1PWoqSdcG5jbwi4sMrlGf
[    4] Pw1o1fcg6kHIm --- ZmDlGY0OEsAsWYzRprJJcjxOZ0h9OBP5ORTqmvxU2XgS9lRXAfCuIzFHOLVt1eE
[    5] GalRFwb --- YpHtiHoEVu46gDh6X55JbQMr9T9mI5PIwCllwe1sy1lUkQn2EqJAE9tZ0bTpMNj7nVenVaEpJEBHai
[    6] 2X --- staN43MMZxs8H3wITgkcuTKWGRxLE8pYpUTc2SUETv9igtejxiiM2B6x44ch9XGZjkXSMp2Rewv2WjRBHSVfZAmTAYz32h5l5PRKsdHqMMU1l
[    7] zW4dQI --- 6tnikssfMBLVJs4jbTXkFylvdEcVGMB1eYpdCvnvqBxcUuMPmDgSDuFVl726MkkgzMU5nFLoQrcM4Y8aTHRnMXilQTEaMe5aYdgJ5jEVnKMwRt9mQWE8sYKVSLHjtDJ9LwsGcN2IZ2Eznmn6ElzbY7
[    8] 0Jde --- UQQFJQpluZKXybyfzyLrdIGYNn8Rs09tXwv7uMjlYRpe7C1frEB5hGHwuEu37bSCj0v5L1cxnYLabzF4t4loXtiV97O7XXg4qMK5IR2
[    9] yNSPh9ev0rnu0yU --- I3XVWF8h7to0
[   10] UivjVVXnSN60cre --- Grro31PCJDUx83CjbThVEksrvQHZcxnLwBa3RCpUS0Yhwm4OXisdZN0Jnj
walk done!

可以观察到遍历的顺序其实就是元素的插入顺序。

使用工具进行 dump 的话，还可以看到 hash 表中的元素分配：

$ ./db yunh dump
hash nodes: 
  hash[0] nodes: 
  hash[1] nodes: 
  hash[2] nodes: 
  hash[3] nodes: 
  hash[4] nodes: 
  hash[5] nodes: 
  hash[6] nodes: 
  hash[7] nodes: 
  hash[8] nodes: 
  hash[9] nodes: 
  hash[10] nodes: 
  hash[11] nodes: 
  hash[12] nodes: 
  hash[13] nodes: 
    1     key 10, dat 52: TmD516yvmt
  hash[14] nodes: 
  hash[15] nodes: 
  hash[16] nodes: 
  hash[17] nodes: 
  hash[18] nodes: 
  hash[19] nodes: 
  hash[20] nodes: 
  hash[21] nodes: 
  hash[22] nodes: 
  hash[23] nodes: 
  hash[24] nodes: 
  hash[25] nodes: 
  hash[26] nodes: 
  hash[27] nodes: 
  hash[28] nodes: 
  hash[29] nodes: 
  hash[30] nodes: 
  hash[31] nodes: 
  hash[32] nodes: 
  hash[33] nodes: 
  hash[34] nodes: 
  hash[35] nodes: 
  hash[36] nodes: 
  hash[37] nodes: 
  hash[38] nodes: 
  hash[39] nodes: 
  hash[40] nodes: 
  hash[41] nodes: 
    1     key 15, dat 13: yNSPh9ev0rnu0yU
  hash[42] nodes: 
  hash[43] nodes: 
  hash[44] nodes: 
  hash[45] nodes: 
  hash[46] nodes: 
  hash[47] nodes: 
  hash[48] nodes: 
  hash[49] nodes: 
  hash[50] nodes: 
  hash[51] nodes: 
    1     key 6, dat 151: zW4dQI
  hash[52] nodes: 
  hash[53] nodes: 
  hash[54] nodes: 
  hash[55] nodes: 
  hash[56] nodes: 
  hash[57] nodes: 
  hash[58] nodes: 
  hash[59] nodes: 
  hash[60] nodes: 
  hash[61] nodes: 
    1     key 15, dat 59: UivjVVXnSN60cre
  hash[62] nodes: 
  hash[63] nodes: 
  hash[64] nodes: 
    1     key 7, dat 79: GalRFwb
  hash[65] nodes: 
  hash[66] nodes: 
  hash[67] nodes: 
  hash[68] nodes: 
  hash[69] nodes: 
  hash[70] nodes: 
  hash[71] nodes: 
  hash[72] nodes: 
  hash[73] nodes: 
  hash[74] nodes: 
  hash[75] nodes: 
  hash[76] nodes: 
  hash[77] nodes: 
  hash[78] nodes: 
    1     key 4, dat 104: 0Jde
  hash[79] nodes: 
  hash[80] nodes: 
  hash[81] nodes: 
  hash[82] nodes: 
  hash[83] nodes: 
  hash[84] nodes: 
  hash[85] nodes: 
  hash[86] nodes: 
  hash[87] nodes: 
  hash[88] nodes: 
  hash[89] nodes: 
    1     key 2, dat 110: 2X
  hash[90] nodes: 
  hash[91] nodes: 
  hash[92] nodes: 
  hash[93] nodes: 
  hash[94] nodes: 
    1     key 15, dat 76: BOhc40pKXhCbCu8
  hash[95] nodes: 
  hash[96] nodes: 
  hash[97] nodes: 
  hash[98] nodes: 
  hash[99] nodes: 
  hash[100] nodes: 
  hash[101] nodes: 
  hash[102] nodes: 
  hash[103] nodes: 
  hash[104] nodes: 
  hash[105] nodes: 
  hash[106] nodes: 
  hash[107] nodes: 
  hash[108] nodes: 
  hash[109] nodes: 
  hash[110] nodes: 
  hash[111] nodes: 
  hash[112] nodes: 
  hash[113] nodes: 
  hash[114] nodes: 
  hash[115] nodes: 
    1     key 13, dat 64: Pw1o1fcg6kHIm
  hash[116] nodes: 
  hash[117] nodes: 
  hash[118] nodes: 
  hash[119] nodes: 
  hash[120] nodes: 
  hash[121] nodes: 
  hash[122] nodes: 
  hash[123] nodes: 
  hash[124] nodes: 
  hash[125] nodes: 
  hash[126] nodes: 
  hash[127] nodes: 
  hash[128] nodes: 
  hash[129] nodes: 
  hash[130] nodes: 
  hash[131] nodes: 
  hash[132] nodes: 
  hash[133] nodes: 
  hash[134] nodes: 
  hash[135] nodes: 
  hash[136] nodes: 
    1     key 5, dat 123: s0jKl
free nodes: 

total free: 0

可以看到默认的137个 hash 槽足够散列这10条记录，所以基本上一个 hash 槽最多只有一条记录，如果记录多的话，才有可能看到索引记录在 hash 槽中串成队列的情形。

另外，这里因为没有删除记录，也没有发生插入同名 key 的情况（此种场景也会删除记录），所以 freelist 没有任何元素。

如果有兴趣的话，其实也可以打开数据库的索引与数据文件，一探究竟：

$ cat yunh.idx
     0   137     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0     0   857     
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     0  12s0jKl:0:123
     0  18TmD516yvmt:123:52
     0  23BOhc40pKXhCbCu8:175:76
     0  21Pw1o1fcg6kHIm:251:64
     0  15GalRFwb:315:79
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     0  130Jde:655:104
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     0  23UivjVVXnSN60cre:772:59
$ cat yunh.dat 
kEjwE4q3nNJugFJ0cgNaSgDpP3VS45x3Wum9kRF6SgmIReFmrNBcCecjyQHQqCrB5fC61hao1BV2x6XZ6KLtA4jZTEnhcAugAMMWE95NU7FnsYar4wz279jHoV
JB2NG30NDAaL5vpzp8DQX0rLRiVxjONIm64AN6UVc7uTLIIRpEq
yo1vVWxtP4uJIbRFwNo6eZnxbOnzwrRvrcX0Xi1DcKsHcsaCgoqkbr1PWoqSdcG5jbwi4sMrlGf
ZmDlGY0OEsAsWYzRprJJcjxOZ0h9OBP5ORTqmvxU2XgS9lRXAfCuIzFHOLVt1eE
YpHtiHoEVu46gDh6X55JbQMr9T9mI5PIwCllwe1sy1lUkQn2EqJAE9tZ0bTpMNj7nVenVaEpJEBHai
staN43MMZxs8H3wITgkcuTKWGRxLE8pYpUTc2SUETv9igtejxiiM2B6x44ch9XGZjkXSMp2Rewv2WjRBHSVfZAmTAYz32h5l5PRKsdHqMMU1l
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UQQFJQpluZKXybyfzyLrdIGYNn8Rs09tXwv7uMjlYRpe7C1frEB5hGHwuEu37bSCj0v5L1cxnYLabzF4t4loXtiV97O7XXg4qMK5IR2
I3XVWF8h7to0
Grro31PCJDUx83CjbThVEksrvQHZcxnLwBa3RCpUS0Yhwm4OXisdZN0Jnj

这里就不细说了，不过总的感觉，这个数据库还是比较“透明”的。

做多进程并发，这点儿数据当然不够了，我们修改gen.awk，让它生成1000条数据，

然后在插入脚本调用 db 命令的位置，使用后台运行来同时跑多个进程：

  ./db yunh insert $key $data &

这样执行之后，再观察数据库中的数据，通过执行 walk 或 dump，可以看到确确实实有1000条数据插入了。

为了验证数据准确性，甚至我还写了一个校验脚本，这个脚本每次一行从测试数据中读出key与data，然后再去数据库中取数据做对比，

经过验证，一条不差！

感兴趣的可以参考一下这个脚本：

testq.sh

 1 #! /bin/sh
 2 OLD_IFS="$IFS"
 3 IFS=" "
 4 n=0
 5 while read line
 6 do
 7 #  echo $line
 8   array=($line)
 9   key=${array[0]}
10   data=${array[1]}
11   resp=`./db yunh query $key $data`
12   if [ "$resp" != "$data" ]; then 
13     echo "query $key with $resp != $data"
14     n=$(($n+1))
15   fi 
16 done <demo
17 echo "total different: $n"
18 
19 IFS="$OLD_IFS"
20

最近在做 windows 到 linux 程序移植的工作，其中注册表访问的部分一直很头疼，因为写配置文件实在是又零散又不能保证并发问题，

于是自然而然想到，把这个SDK封装在一个跨平台访问配置信息的类中，用于模拟 windows 上访问注册表的机制，结果很完美。

（只是有一点需要注意，因为底层的文件锁只支持进程级别的互斥，同一进程内的多个线程之间，如果已经有锁，则再加锁并不等待，直接进入临界区，

所以这块还是需要注意访问“注册表”最好局限在该进程的一个线程中，特别是有写入的场景时）

最后总结一下，就是 apue 本身是个大宝库，看似简单的一个demo都蕴藏着巨大的潜力，作者不愧为一代巨匠，赞~~~

posted @ 2020-04-10 17:59 goodcitizen 阅读(890) 评论(0) 编辑收藏举报

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[apue] apue_db：一个可以充当"注册表"的 key-value 数据库

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